## PEMODELAN DATA HUJAN GROUND BERDASARKAN DATA HUJAN TRMM (NASA)
Ahmad Zakaria 1 (ahmad.zakaria@eng.unila.ac.id)
Riza Fahlefi 2 (rezakrui69@gmail.com)
Suryo E. Purnomo 3 (jogankmen2010@gmail.com)

## ABSTRAK
Tidak  lengkapnya  data  seringkali  terjadi  sehingga  data  hujan  yang  kosong  diperkirakaan berdasarkan  data  hujan  dari  beberapa  lokasi  lainnya.  Perbaikan  data  hujan  Ini  menyebabkan perencanaan  menjadi  tidak  akurat.    Data  hujan  yang  dipergunakan  di  bidang  sipil  biasanya diambil  dari  BBWSMS  dan  BMKG.  Data  ini  umumnya  diambil  dari  lokasi  ketinggian  dekat dengan permukaan tanah (ground), sehingga data hujan ini sering disebut juga dengan data hujan ground. Selain dari pada  itu,  data hujan juga  bisa didapat  dari TRMM (NASA). Data ini dapat diambil disemua lokasi, sesuai koordinat yang diinginkan. Data ini merupakan data curah hujan rerata yang diambil dari satelit pada ketinggian sekitar 250 meter dari permukaan tanah. Dengan membandingkan data curah hujan ground dan TRMM,  dihasilkan model persamaan yang dapat dipergunakan  untuk  memperkirakaan  tinggi  curah  hujan ground di  suatu  lokasi  yang  tidak  ada stasiun  hujannya,  berdasarkan  data  TRMM.  Dalam  penelitian  ini  perbandingan  data  hujan dilakukan baik secara langsung maupun membandingkan melalui spektrum curah hujannya. FFT dan Lomb adalah metode yang dipergunakan untuk menghitung spektrum curah hujannya. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa perbandingan hujan harian memberikan korelasi yang kecil, sedangkan  perbandingan  hujan  kumultif  bulanan  memberikan  koreklasi  yang  baik,  yaitu  lebih dari 0,5. Dari perbandingan ini disimpulkan bahwa untuk hujan kumulatif bulanan, korelasi nya bisa 10x lebih baik dibandingkan hujan harian.

## Kata Kunci: Korelasi, Lomb, FFT,  BBWSMS, BMKG, TRMM

## ABSTRACT
Improved rain data This causes the planning to be inaccurate. Rain data used in the civil sector is  usually  taken  from  BBWSMS  and  BMKG.  This  data  is  generally  taken  from  an  elevation location close to the ground. In addition, rain data can be obtained from TRMM. This data can be taken in all locations according to the desired coordinates. This data is the average rainfall data  taken from  the satellite at  an altitude of  about  250 meters from the ground.By comparing the rainfall data  obtained from  the two data sources, an equation can be obtained that can be used to estimate the height of ground rainfall in a desired location based on TRMM data. In this study,  comparisons  of  rainfall  data  were  carried  out  either  directly  or  by  comparing  the spectrum  of  rainfall.  FFT  and  Lomb  are  the  spectrum  methods  used.  The  results  of  the  study show  that  the  ratio  of  daily  rainfall  provides  a  small  correlation,  while  the  ratio  of  monthly cumulative rainfall provides a good correction, which is more than 0.5. From this comparison, it is  concluded  that  for  monthly  cumulative  rainfall,  the  correlation  can  be  10x  better  than  daily rainfall.
Key Words: Correlation, Lomb, FFT, MBWSMS, BMKG, TRMM

## PENDAHULUAN
Hujan  merupakan  fenomena  alam  yang  sulit  diukur  karena  hujan  di  alam  merupakan  suatu proses alam yang bersifat periodik dan stokastik. Variabel penyebab kejadian hujan ini sangatlah
1 HATHI Lampung; Universitas Lampung, (penulis korespondensi);
2 HATHI LAMPUNG - BBWSMS
3 HATHI LAMPUNG - BBWSMS
kompleks  dan  juga  bersifat  periodik  dan  stokastik.  Faktor  penyebab  terjadinya  hujan  tersebut antara  lain  adalah  oleh  faktor  klimatologi,  suhu  udara,  arah  angin,  kelembaban  udara  dan  lain sebagainya (Zakaria dkk, 2018).
Di dalam perencanaan di bidang teknik sipil  data hujan harian merupakan salah satu  data  yang sangat  diperlukan  untuk  dapat  melakukan  perencanaan  bangunan  bangunan  sipil  diantaranya perencanaan jalan, perencanaan bendungan, perencanaan irigasi dan lain sebagainya.
Biasanya  data  hujan  yang  dipergunakan  untuk  perencaan  tersebut  adalah  berupa  data  hujan sekunder  atau  data  tersebut  sudah  ada  atau  sudah  tersedia.  Dengan  tersedia  nya  data  hujan tersebut, seorang perencana sipil hanya menggunakan data yang tersedia.
Badan badan penyedia data tersebut  ada  yang merupakan badan pemerintah dan ada juga  yang dihasilkan oleh fihak swasta. Contoh badan penyedia jasa data hujan yang dari Indonesia antara lain  adalah  Badan  Meteorologi  Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG)  dan  Balai  Besar  Wilayah Sungai Mesuji Sekampung (BBWSMS). Sedangkan di dunia internasional pun data hujan harian kita bisa dapatkan secara gratis, contoh nya data hujan harian dari  Tropical Rainfall Measuring Mission  (TRMM)  yang  merukana  hasil  kerjasama  antara  NASA  dengan Japan  Aerospace Exploration Agency (JAXA)
Data hujan dari BMKG dan TRMM masing masing punya kelebihan dan kekurangan. Kelebihan data hujan BMKG adalah bahwa data hujan nya merupakan data yang diukur di permukaan bumi langsung, sehingga data  ini lebih realistis. Kekurangan data dari  BMKG  ini adalah bahwa data hujan  ini  hanya  bisa  kita  dapatkan  dari  lokasi  atau  koordinat  koordinat  yang  sudah  ditentukan sesuai  dengan  lokasi  atau  koordinat  stasiun  hujan  nya.  Sehingga  tidak  setiap  lokasi  kita  bisa dapatkan datanya karena tidak setiap tempat di bumi ini dipasang stasiun hujan. Kelebihan data hujan dari TRMM adalah bahwa data ini bisa kita ambil di setiap tempat di muka bumi ini asal ada  koordinat  nya.  Sehingga  di  laut  pun  kita  bisa  dapat  kan  data  hujan  tersebut.      Kekurangan dari data hujan TRMM adalah bahwa data ini merukan data yang diambil untuk rata rata luasan 0,25  derajat  bumi  dan  data  ini  juga  bukan  merupakan  data  yang  diambil  di  permukaan  bumi ( ground ),  tapi  data  yang  diambil  di  ketinggian  lebih  dari  250  meter  dari  permukaan  bumi. Sehingga  data  ini  secara  langsung  tidak  bisa  dipakai  untuk  perencanaan  bangunan  sipil  yang berada di permukaan bumi atau dipermukaan tanah sebagai mana data dari BMKG.
Selain  kekurang  di  atas,  data  hujan  BMKG  juga  memiliki  kekurangan  yang  tidak  terjadi  pada data hujan TRMM. Kekurangan lain data hujan BMKG adalah, data hujan sering tidak lengkap atau kosong dari beberapa hari sampai beberapa bulan. Bahkan untuk data hujan dari BBWSMS terkadang  kosong  sepanjang  1  tahun.  Hal  ini  kemungkinan  terjadi  karena  tidak  dilakukan pencatatan  di  tahun  tersebut  yang  disebabkan  rusak  nya  alat  ukur.  Lebih  jauh  lagi,  terkadang hasil pencatatan data hujan tidak realistis atau memberikan nilai tinggi hujan yang jauh melebihi batas rerata tinggi hujan normal. Hal ini juga lah yang mungkin merupakan salah satu penyebab mengapa  perencanaan  yang  dilakukan  menjadi  tidak  valid  sehingga  kejadian  kejadian  hujan  di wilayah Jakarta yang menyebabkan terjadinya banjir yang berulang hampir setiap tahun.
Dengan  kurangnya  kuantitas  dan  kualitas  data  hujan  dari  BMKG  dan  BBWSMS  serta  dengan adanya kelebihan data hujan dari TRMM. Kita bisa mendapatkan data hujan di lokasi manapun yang  kita  inginkan  jika  kita  bisa  mendapatkan  persamaan  hubungan  antara  data  hujan  dari BMKG dan BBWSMS dengan data hujan dari TRMM.
Tujuan  dari  penelitian  ini  Untuk  mendapatkan  model  hubungan  yang  lebih  komprehensif, perbandingan  data  hujan  BMKG  dan  BBWSMS  dengan  data  TRMM  adalah  berupa  seri  data hujan, baik data harian maupun data hujan kumulatif bulanan. Studi ini merupakan suatu inovasi dan  langkah  yang  sangat  diharapkan  bagi  para  perencana  di  bidang  teknik  sipil  untuk mendapatkan  data  hujan  yang  lebih  akurat  di  lokasi  manapun  yang  diinginkan.  Dengan menggunakan data yang lebih akurat, diharapkan perncanaan akan menjadi lebih baik, sehingga kejadian kejadian banjir akan menjadi berkurang.
Untuk mendapatkan model hubungan yang lebih komprehensif, perbandingan data hujan BMKG dan BBWSMS dengan data TRMM adalah berupa seri data hujan, baik data harian maupun data hujan kumulatif bulanan. Selain itu, data hujan  yang akan diuji  adalah data hujan  yang berasal dari BMKG  wilayah Jakarta dan data hujan BBWSMS dari wilayah  Lampung. Selain seri data hujan terukur, spektrum data hujan dari BMKG dan BBWSMS juga akan dibandingkan melalui spektrum  data  hujan  dari  TRMM.  Dengan  melakukan  perbandingan  ini,  diharapkan  model persamaan dan korelasi data hujan BMKG dengan TRMM dapat dihasilkan.

## TINJAUAN  PUSTAKA

## Metode Spektral
Metode  spektral  merupakan  metode  transformasi  yang  dipresentasikan  sebagai  Fourier Transform sebagai berikut (Zakaria, 2011a; Zakaria, 2011b; Zakaria, 2008; Zakaria, 2003),
𝑃(𝑓 𝑚 ) = Δt 2√𝜋 ∑ 𝑝(𝑡 𝑛 ) . 𝑒 −2 . 𝜋 . 𝑖 𝑀 . 𝑚 . 𝑛 𝑛= +𝑁 2 𝑛= −𝑁 2 (1)
Dari Persaman (1) dapat dijelaskan, dimana 𝑝(𝑡 𝑛 ) merupakan data debit / data hujan dalam seri waktu ( time domain ) dan 𝑃(𝑓 𝑚 ) merupakan data debit / data hujan dalam seri frekuensi ( domain frequency ). 𝑡 𝑛 merupakan waktu seri yang menunjukkan jumlah data sampai ke 𝑁 . 𝑓 𝑚 merupakan data debit / data hujan dalam seri frekuensi ( domain frequency ).
Awal  berkembangnya metode ini kurang begitu diminati  karena untuk  transformasi dibutuhkan waktu  yang  cukup  lama,  sehingga  metode  ini  dirasa  kurang  efektif.  Setelah  beberapa  tahun penelitian  berkembang  ke  arah  efisiensi  perhitungan  transformasi  untuk  mendapatkan  metode perhitungan transformasi yang lebih cepat.
Penggunaan Fourier Transform menjadi lebih luas setelah diketemukannya metode perhitungan transformasi  yang  lebih  cepat,  yang  dinamakan  FFT  ( Fast  Fourier  Transform )  seperti  yang dikembangkan  oleh  Cooley  (1965).  Program  yang  digunakan  untuk  analisis  ini  dikembangkan berdasarkan metode tersebut di atas.
Berdasarkan  teori  di  atas  dikembangkan  metode  perhitungan  analisis  frekuensi  dengan  nama FTRANS  yang  dikembangkan  oleh  Zakaria  (2005),  dan  telah  diuji  validitas  dan  sensitifitasnya (Zakaria, 2011a; Zakaria, 2011b).

## Metode Lomb Periodogram
Lomb Priodogram (Lomb, 1976) merupakan suatu metode yang juga dapat dipergunakan untuk mencari frekuensi atau perulangan dari suatu data seri seperti data debit /  data hujan harian yang waktu kejadiannya tidak sama. Metode ini dapat di presentasikan seperti pada persamaan berikut (Zakaria , 2011a; Zakaria, 2011b; Laguna et. al., 1998),
𝑃(𝑓) = 1 4 . 𝜋 . 𝑠 2 { [∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 𝑛 i= 1 cos 𝜔(𝑡 𝑖 − 𝜏)] 2 ∑ cos 2 𝜔(𝑡 𝑖 − 𝜏) 𝑛 i= 1 + [∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 𝑛 i= 1 sin 𝜔(𝑡 𝑖 − 𝜏)] 2 ∑ sin 2 𝜔(𝑡 𝑖 − 𝜏) 𝑛 i= 1 } (2)
Dimana 𝜏 didefenisikan sebagai berikut,
tan (2 ωτ ) = ∑ sin (2 ωt 𝑖 ) 𝑛 i= 1 ∑ cos (2 ωt 𝑖 ) 𝑛 i= 1 (3)
Metode  ini  biasanya  dipergunakan  oleh  ahli  dalam  bidang  astronomi  dan  medis.  Akan  tetapi metode  ini  juga  dapat  dipergunakan  dalam  bidang  rekayasa  sipil  yang  juga  memiliki  data  seri. Sama  dengan  metode  spektral,  dengan  menggunakan  Lomb  Periodogram  didapat  hujan  dalam domain frekuensi P ( f ).

## Persamaan Garis Regresi dan koefisien Korelasi
Setelah seri hujan harian, seri kumlatif beberapa harian sampai bulanan, spektrum hujan, model  periodik  stokastik  hujan  antara  data  hujan  BMKG/BBWSMS  dan  TRMM  selesai dihitung  maka,  hubungan  atau  korelasi  antara  dua  sumber  data  yang  berbeda  tersebut  dapat dihitung. Jika data TRMM sebagai sumbu x dan data BMKG sebagai sumbu y , maka dapat dicari hubungan  antara  variabel x dan y .  Hubungan  ini  akan  menghasilkan  sebuah  persamaan  regresi dengan  nilai  korelasi  antara  0  sampai  dengan  1.  Nilai  korelasi  ( r )  semakin  mendekati  1  maka persamaan  tersebut  menjadi  lebih  baik.  Untuk  persamaan  garis  regresi  linier  dan  koefisien korelasi nya dipresentasikan sebagaimana persamaan sebagai berikut,
Persamaan garis regresi linier = 𝑓(𝑥) = 𝑦 = 𝑎𝑥 + 𝑏
(4)
Koefisien korelasi = 𝑟 = 𝑛 ∑ 𝑥𝑦−∑ 𝑥 ∑ 𝑦 √𝑛 ∑ 𝑥 2 −(∑ 𝑥) 2 .√𝑛 ∑ 𝑦 2 −(𝑦) 2 (5)
Dimana: a dan b merupakan konstanta persamaan garis regresi linier yang akan dicari.

## HASIL STUDI DAN PEMBAHASAN
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  sumber  data  sekunder,  yaitu  data  hujan harian yang berasal dari beberapa stasiun BMKG di wilayah Jakarta dan data hujan harian yang berasal  dari  wilayah  Lampung,  yaitu  data  dari  beberapa  stasiun  hujan  yang  dikelola  oleh BBWSMS.  Data  TRMM  diunduh  berdasarkan  koordinat  stasiun  hujan  dari  BBWSMS  dan BMKG.  Nama  stasiun,  koordinat  dan  panjang  seri  data  hujan  ini  dapat  dilihat  dari  Tabel  1 sebagai berikut.

## Tabel 1. Koordinat Data Hujan yang Dipergunakan Dalam Penelitian

## (sumber: Li dan Hegde, 2021; BBWSMS, 2020; BMKG, 2021)
Hyetograph  seri  data  hujan  (harian)  sekunder  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 1 s/d Gambar 5 berikut ini,
Nama Stasiun
Lintang
Bujur Panjang Data BBWSMS - TRMM PH 124 – Brajasakti -05 ⁰ 12'01,6" 105 ⁰ 42'23,2" 1998 - 2019 PH 142 – Way Jepara -05 ⁰ 09'55,0" 105 ⁰ 41'39,4" 1998 - 2019

## BMKG - TRMM
BMKG Tanjung Priok -06 ⁰ 06'28,1" 106 ⁰ 52'50,0" 1998 - 2019 BMKG Kemayoran -06 ⁰ 09'20,0" 106 ⁰ 50'24,0" 1998 - 2019 BMKG Halim Perdanakusuma -06 ⁰ 16'13,3" 106 ⁰ 53'21,3" 1998 - 2018
Gambar 1. Hyetograph seri data hujan koordinat PH124 – Brajasakti
Gambar 2. Hyetograph seri data hujan koordinat PH142 – Way Jepara.
Gambar 3. Hyetograph seri data hujan koordinat BMKG Tanjung Priok.
Gambar 4. Hyetograph seri data hujan koordinat BMKG Kemayoran.

## Gambar 5. Hyetograph seri data hujan koordinat BMKG Halim Perdana Kusuma.
Panjang data BBWSMS dan BMKG ini sebenarnya lebih panjang dari data TRMM (dari tahun 1998  s/d  tahun  2019).  Akan  tetapi  karena  data  ini  akan  dibandingkan  dengan  data  hujan  dari TRMM,  maka  panjang  data  yang  dipergunakan  harus  sama.  Berdasarkan  alasan  ini  maka panjang data yang diambil berdasarkan panjang data hujan yang lebih pendek yaitu dari TRMM. Walaupun demikian, panjang data hujan harian yang dipergunakan untuk penelitian ini lebih dari 21 tahun.
Berdasarkan  data  sekunder  di  atas,  maka  didapat  korelasi  antara  data ground (BBWSMS  dan BMKG) dengan data TRMM pada koordinat stasiun BBWSMS dan BMKG. Untuk korelasi seri data  harian  dipresentasikan  seperti  pada  Gambar  6,  Gambar  7,  Gambar  8,  Gambar  9,  dan Gambar 10 berikut,
Gambar 7. Korelasi BBWSMS vs TRMM sta. PH142 – Way Jepara.
Gambar 8. Korelasi BMKG vs TRMM sta. BMKG Tanjung Priok.
Gambar 9. Korelasi BMKG vs TRMM sta. BMKG Kemayoran.

## Gambar 10. Korelasi BMKG vs TRMM sta. BMKG Halim Perdanakusuma.
Berdasarkan  Grafik  korelasi  di  atas  didapat  persamaan  dan  koefisien  korelasi  antara  seri  data hujan  harian  antara  seri  data ground (BBRSMS  dan  BMKG)  dengan  seri  data  TRMM  yang disajikan dalam Tabel 2 sebagai berikut,
Tabel 2. Persamaan dan Koefisien Korelasi Seri Data Hujan Harian Antara Seri Data Ground dan Seri Data TRMM
Berdasarkan Tabel 2 didapat korelasi rerata antara seri data hujan harian ground dengan seri data hujan harian TRMM sebesar 0,1464. Berdasarkan seri data hujan harian dapat dihitung seri data hujan kumulatif bulanan. Berdasarkan seri data hujan kumulatif bulanan ini dicari korelasi antara seri  data  hujan  kumulatif  bulanan  BBWSMS  dan  BMKG  ( ground )  dengan  seri  data  hujan kumulatif bulanan TRMM. Hasilnya dipresentasikan pada Tabel 3. Berdasarkan Tabel 3 didapat korelasi  rerata  antara  seri  data  hujan  bulanan ground dengan  seri  data  hujan  bulanan  TRMM sebesar  0,5061.  Berdasarkan  koefisien  korelasi  rerata  harian  dan  rerata  bulanan  didapat  bahwa korelasi seri data bulanan 3,5 kali lebih baik dibandingkan dengan seri data harian.
Tabel 3. Persamaan dan Koefisien Korelasi Dari Seri Data Hujan Bulanan Ground dan Seri
Data Hujan Bulanan TRMM No Nama Stasiun Persamaan R 2 1 BBWSMS PH124 Brajasakti y = 0,2121x + 4,1679 0,0466 2 BBWSMS PH142 Way Jepara y = 0,2381x + 3,5404 0,0643 3 BMKG – Tanjung Priok y = 0,3879x + 2,176 0,1536 4 BMKG – Kemayoran y = 0,4415x + 2,3497 0,1925 5 BMKG – Halim Perdanakusuma y = 0,2767x - 19,863 0,2749
No Nama Stasiun Persamaan R 2 1 BBWSMS PH124 Brajasakti y = 0,7114x + 27,989 0,4557 2 BBWSMS PH142 Way Jepara y = 0,653x + 25,586 0,3710 3 BMKG – Tanjung Priok y = 1,0073x - 56,334 0,6887 4 BMKG – Kemayoran y = 0,9987x - 38,742 0,7403 5 BMKG – Halim Perdanakusuma y = 0,2767x - 19,863 0,2749
Berdasarkan seri data hujan harian dan seri data hujan kumulatif bulanan dihitung frekuensi seri hujan  berdasarkan  Metode  Fast  Fourier  Transform  (FFT)  (Cooley  and  Tukey,  1965;  Zakaria, 2003; Zakaria, 2008) dan Metode Lomb Periodogram (Lomb, 1976; Laguna et al., 1998). Contoh frekuensi  FFT  seri  hujan  harian  dan  bulanan  dapat  dilihat  pada  Gambar  11  dan  Gambar  12 sebagai berikut,
Gambar 11. Frekuensi FFT seri data hujan harian sta. PH124-Brajasakti.
Gambar 12. Frekuensi FFT seri data hujan bulanan sta. PH124-Brajasakti.
Selain frekuensi FFT seri data hujan harian dan bulanan sta. PH124 – Brajasakti dan sta. PH142 Way Jepara, sebagaimana dipresentasikan pada Gambar 11 dan 12, dihitung juga frekuensi FFT untuk  BBWSMS  dan  stasiun  BMKG  lainnya.  Kemudian,  berdasarkan  frekuensi  FFT  seri  data hujan yang didapat, dicari persamaan dan koefisien korelasi antara frekuensi FFT seri data hujan harian  dan  bulanan  BBWSMS  dan  BMKG  dengan  frekuensi  FFT  seri  data  hujan  harian  dan bulanan  TRMM.  Korelasi  frekuensi  FFT  seri  data  hujan  harian  dan  bulanan  dipresentasikan dalam Tabel 4 dan Tabel 5 sebagai berikut,
Tabel 4. Persamaan dan Koefisien Korelasi Dari Frekuensi FFT Seri Data Hujan Harian Ground dan Frekuensi FFT Seri Data Hujan Harian TRMM
No Nama Stasiun Persamaan R 2 1 BBWSMS PH124 Brajasakti y = 0,2648x + 0,1834 0,0749 2 BBWSMS PH142 Way Jepara y = 0,2186x + 0,1834 0,0554 3 BMKG – Tanjung Priok y = 0,3481x + 0,1733 0,1148 4 BMKG – Kemayoran y = 0,3653x + 0,1745 0,1258 5 BMKG – Halim Perdanakusuma y = 0,0744x + 0,1492 0,0192

## Tabel 5. Persamaan dan Koefisien Korelasi Dari Frekuensi FFT Seri Data Hujan Bulanan Ground dan Frekuensi FFT Seri Data Hujan Bulanan TRMM
Berdasarkan  Tabel  4  didapat  besarnya  nilai  korelasi  rerata  dari  frekuensi  FFT  seri  data  hujan harian sebesar 0,078 dan berdasarkan Tabel 5 didapat besarnya nilai korelasi dari frekuensi FFT seri data hujan bulanan sebesar 0,6125. Berdasarkan nilai koefisien korelasi ini dapat dikatakan bahwa korelasi frekuensi FFT seri data hujan bulanan rerata 8 kali lebih baik, bahkan bisa 10 kali lebih baik dibandingkan dengan frekuensi FFT seri data hujan harian.
Berdasarkan  seri  data  hujan  harian  dan  bulanan,  dan  dengan  menggunakan  metode  Lomb priodogram, didapat frekuensi Lomb seri data hujan harian dan bulanan sebagai berikut,
Gambar 13. Frekuensi Lomb seri data hujan harian sta. PH124-Brajasakti.
Gambar 14. Frekuensi Lomb seri data hujan bulanan sta. PH124-Brajasakti.
No Nama Stasiun Persamaan R 2 1 BBWSMS PH124 Brajasakti y = 0,7289x + 5,6069 0,7335 2 BBWSMS PH142 Way Jepara y = 0,5834x + 7,5922 0,4989 3 BMKG – Tanjung Priok y = 0,9769x + 3,2482 0,7138 4 BMKG – Kemayoran y = 0,9291x + 3,849 0,7799 5 BMKG – Halim Perdanakusuma y = 0,2150x + 5,0682 0,3362
Selain frekuensi Lomb seri data hujan harian dan bulanan sta. PH124 – Brajasakti, sebagaimana dipresentasikan  pada  Gambar  13  dan  14,  dihitung  juga  frekuensi  Lomb  untuk  BBWSMS  dan stasiun  BMKG  lainnya.  Kemudian,  berdasarkan  frekuensi  Lomb  seri  data  hujan  yang  didapat, dicari  persamaan  dan  koefisien  korelasi  antara  frekuensi  Lomb  seri  data  hujan  harian  dan bulanan  BBWSMS  dan  BMKG  dengan  frekuensi  Lomb  seri  data  hujan  harian  dan  bulanan TRMM.  Korelasi  frekuensi  Lomb  seri  data  hujan  harian  dan  bulanan  dipresentasikan  dalam Tabel 6 dan Tabel 7 sebagai berikut,
Tabel 6. Persamaan dan Koefisien Korelasi Dari Frekuensi Lomb Seri Data Hujan Harian Ground dan Frekuensi Lomb Seri Data Hujan Harian TRMM
Tabel 7. Persamaan Dan Koefisien Korelasi Dari Frekuensi Lomb Seri Data Hujan Harian Ground Dan Frekuensi Lomb Seri Data Hujan Harian TRMM.
Dari Tabel 6 dan Tabel 7 menunjukkan hasil korelasi untuk seri data frekuensi yang mengunakan metode  Lomb  periodogram.  Hasil  ini  menunjukkan  pola  korelasi  yang  berbeda  dengan  pola korelasi  menggunakan  seri  data  frekuensi  FFT.  Dimana  untuk  korelasi  seri  data  frekuensi  FFT yang  menggunakan  data  bulanan  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan korelasi seri data frekuensi FFT yang menggunakan data harian.
Dari hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa, untuk seri data frekuensi FFT, baik seri data harian maupun data bulanan, puncak amplitudo maksimum data TRMM terletak pada frekuensi atau periode yang sama dengan data ground (BBWSMS dan BMKG). Analisis data hujan yang menggunakan FFT juga sudah dilakukan oleh beberapa peneliti diantaranya Hermawan (2007), Susilokarti dkk (2016) dan Nurdiati (2021). Dimana Hermawan (2007) menggunakan FFT untuk mengamati  kenormalan  curah  hujan  bulanan  di  Sumatera  Barat  dan  Sumatera  Selatan,  khusus nya  saat  kejadian  Dipole  Mode.  Susilokarti  dkk  (2016)  menggunakan  FFT  untuk  menentukan periodisitas  siklus  curah  hujan  bulanan  di  wilayah  selatan  Jatiluhur,  kabupaten  Subang,  Jawa Barat.  Sedangkan  Nurdiati dkk (2021) menggunakan metode  FFT untuk  mengamati  pola hujan di 15 lokasi di wilayah pulau Kalimantan.
No Nama Stasiun Persamaan R 2 1 BBWSMS PH124 Brajasakti y = 0,5323x + 0,0181 0,6644 2 BBWSMS PH142 Way Jepara y = 0,3249x + 0,5263 0,1852 3 BMKG – Tanjung Priok y = 1,0267x - 0,0244 0,9209 4 BMKG – Kemayoran y = 0,9231x + 0,0233 0,9483 5 BMKG – Halim Perdanakusuma y = 0,0354x + 0,2938 0,0214 No Nama Stasiun Persamaan R 2 1 BBWSMS PH124 Brajasakti y = 0,5315x + 18,729 0,6270 2 BBWSMS PH142 Way Jepara y = 0,5834x + 7,5922 0,4989 3 BMKG – Tanjung Priok y = 0,9769x + 3,2482 0,7138 4 BMKG – Kemayoran y = 0,9291x + 3,8490 0,7799 5 BMKG – Halim Perdanakusuma y = 0,0346x + 277,21 0,0161
Selain  menggunakan  FFT  kajian  juga  dilakukan  menggunakan  Metode  Lomb  Periodogram. Untuk  seri  data  frekuensi  Lomb,  baik  seri  data  harian  maupun  seri  data  bulanan,  puncak amplitudo maksimum data TRMM terletak pada frekuensi atau periode yang berbeda. Selain itu, rasio  amplitudo  maksimum  terhadap  amplitudo  rerata  metode  Lomb  jauh  lebih  besar dibandingkan  dengan  rasio  amplitudo  maksimum  terhadap  ampitudo  rerata  metode  FFT. Perbedaan  ini  diperkirakan  yang  menyebabkan  korelasi  seri  data  frekuensi  harian  Lomb menghasilkan korelasi yang tidak jauh berbeda dengan korelasi seri data bulanan.

## KESIMPULAN
Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa korelasi model curah hujan harian antara data ground (BMKG  dan  BBWSMS)  dan  data  TRMM  memberikan  nilai  korelasi  (r)  yang  kecil  sekitar  0,1 sedangkan  korelasi  model  hujan  kumultif  bulanan  antara  data  ground  dan  data  TRMM memberikan  nilai  korelasi  (r)  yang  cukup  baik,  yaitu  lebih  dari  0,5.  Untuk  perbandingan langsung,  besarnya  nilai  korelasi  (r)  model  curah  hujan  bulanan  3,5  lebih  baik  dibandingkan dengan  model  curah  hujan  harian.  Untuk  perbandingan  spektrum  (FFT)  menunjukkan  bahwa model curah hujan kumulatif bulanan, korelasi nya bisa 10 kali lebih baik dibandingkan dengan model curah hujan harian.

## SARAN
Untuk analisis korelasi yang menggunakan seri data frekuensi Lomb, baik data bulanan maupun data harian perlu dilakukan kajian lebih lanjut, khusus nya untuk membandingkan data  TRMM dan data ground (BBWSMS dan BMKG)

## Ucapan Terima Kasih
Dengan ini saya mengucapkan terimakasih yang sebesar besarnya kepada BBWSMS dan BMKG Jakarta  yang  telah  memberikan  data,  serta  Lembaga  Penelitian  Universitas  Lampung  melalui DIPA UNILA yang telah memberikan dana sehingga penelitian ini dapat dilaksanakan.

## Daftar Pustaka
BMKG.  (2021),  Badan  Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika,  (Available  at  https://www. bmkg.go.id/).
BBWSMS, 2020, Balai Besar Wilayah Sungai Mesuji Sekampung. Dinas PU Profinsi Lampung.
Cooley,  J.  W.,  Tukey,  J.  W.  (1965).    An  Algorithm  for  the  machine  calculation  of  Complex Fourier Series. Mathematics of Computation , 19(90): 297-301.
Susilokarti,  D.,  Arif,  S.  S.,  Susanto,  S.,  dan  Sutiarso,  L.  (2016).  Analisis  Spektral  Dalam Penentuan  Periodisitas  Siklus  Curah  Hujan  Di  Wilayah  Selatan  Jatiluhur.  Kabupaten Subang, Jawa Barat. Agritech , 36(1): 89-95.
Hermawan,  E.  (2007).  Penggunaan  Fast  Fourier  Transform  Dalam  Analisis  Kenormalan  Curah Hujan  Di  Sumatera  Barat  Dan  Selatan  Khususnya  Saat  Kejadian  Dipole  Mode. Jurnal Meteorologi Dan Geofisika , 8(2):79 - 86
Li,  A.,  and  Hegde,  M.  (2021),  Earth  data  Giovanni,  NASA  Official.  (Available  at https://giovanni. gsfc.nasa.gov/ Giovanni).
Laguna P., Moody, G. B., and Mark, R. G. (1998). Power Spectral Density of Unevenly Sampled Data by  Least-Square Analysis: Performance and Application to  Heart Rate Signals. IEEE Transactions on Biomedical Engineering , Vol.45(6): 698 – 715.
Lomb, N. R. (1976). Least Squares Frequency analysis of Unequally Spaced Data. Astrophysics and Space Science , Vol. 39(2): 447 – 462.
Nurdiati S., Khatizah E., Najib, M. K., and Hidayah R. R. (2021). Analysis of rainfall patterns in Kalimantan  using  fast  fourier    transform  (FFT)  and  empirical  orthogonal  function  (EOF). Journal of Physics: Conference Series , 1796 012053, IOP Publishing Ltd.
Zakaria,  A.,  Sumiharni,  Susilo,  G.  E.,  dan  Arifaini,  N.  (2018).  Studi  pengaruh  El  Nino  dan  La Nina  terhadap  data  curah  hujan  dari  wilayah  Lampung  Timur.  disajikan  pada Seminar Nasional SINTA FT UNILA, 19 Oktober 2018, Bandar Lampung.
Zakaria, A. (2011a). Studi perbandingan spektrum curah hujan harian antara metode Lomb dan FFT. disajikan pada Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi IV , Hotel Marcopolo, Bandar Lampung, 29 – 30 November 2011, Bandar Lampung.
Zakaria,  A.  (2011b).  Analisis  sensitivitas  metode  Lomb  dan  FFT  dengan  menggunakan  data sintetik.  disajikan  pada Prodising Seminar  Hasil  Penelitian  &  Pengabdian  Kepada Masyarakat UNILA - 21 September 2011, Bandar Lampung.
Zakaria, A. (2008). The generation of synthetic sequences of monthly cumulative rainfall using FFT  and  least  squares  method.  Disajikan  pada Prosiding  Seminar  Hasil  Penelitian  & Pengabdian kepada masyarakat Universitas Lampung , Vol. 1: 1 – 15. Bandar Lampung.
Zakaria,  A.  (2005). Aplikasi  Program  FTRANS .  Jurusan  Teknik  Sipil,  Fakultas  Teknik, Universitas Lampung.
Zakaria,  A.  (2003). Numerical  modelling  of  wave  propagation  using  higher  order  finite- difference  formulas .  Thesis  (Ph.D.),  Curtin  University  of  Technology,  Perth,  W.A., Australia.